Einführung

In Python ist eine Liste eine lineare Datenstruktur, die heterogene Elemente speichern kann. Es muss nicht definiert werden und kann je nach Bedarf verkleinert und erweitert werden. Andererseits ist ein NumPy-Array eine Datenstruktur, die homogene Elemente speichern kann. Es wird in Python mithilfe der NumPy-Bibliothek implementiert. Diese Bibliothek ist sehr effizient im Umgang mit mehrdimensionalen Arrays. Es ist auch sehr effizient bei der Verarbeitung einer großen Anzahl von Datenelementen. NumPy-Arrays benötigen weniger Speicher als Listendatenstrukturen. Sowohl das NumPy-Array als auch die Liste können anhand ihres Indexwerts identifiziert werden.

Die NumPy-Bibliothek bietet zwei Methoden zum Konvertieren von Listen in Arrays in Python.

Sortieralgorithmen für Einfügungen

1. Verwenden von numpy.array()
2. Verwenden von numpy.asarray()

Methode 1: Verwenden von numpy.array()

In Python ist die einfachste Möglichkeit, eine Liste in ein NumPy-Array zu konvertieren, die Funktion numpy.array(). Es nimmt ein Argument und gibt ein NumPy-Array zurück. Es erstellt eine neue Kopie im Speicher.

Programm 1

 # importing library of the array in python import numpy # initilizing elements of the list a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # converting elements of the list into array elements arr = numpy.array(a) # displaying elements of the list print ('List: ', a) # displaying elements of the array print ('Array: ', arr) 

Ausgabe:

 List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] Array: [1 2 3 4 5 6 7 8 9] 

Methode 2: Verwendung von numpy.asarray()

In Python ist die zweite Methode die Funktion numpy.asarray(), die eine Liste in ein NumPy-Array konvertiert. Es nimmt ein Argument und konvertiert es in das NumPy-Array. Es wird keine neue Kopie im Speicher erstellt. Dabei werden alle am ursprünglichen Array vorgenommenen Änderungen im NumPy-Array widergespiegelt.

Programm 2

Hashing in der Datenstruktur

 # importing library of the array in python import numpy # initilizing elements of the list a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # converting elements of the list into array elements arr = numpy.asarray(a) # displaying elements of the list print ('List:', a) # displaying elements of the array print ('Array: ', arr) 

Ausgabe:

 List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] Array: [1 2 3 4 5 6 7 8 9] 

Programm 3

 # importing library of the NumPy array in python import numpy # initilizing elements of the list lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # converting elements of the list into array elements arr = numpy.asarray(lst) # displaying elements of the list print ('List:', lst) # displaying elements of the array print ('arr: ', arr) # made another array out of arr using asarray function arr1 = numpy.asarray(arr) #displaying elements of the arr1 before the changes made print('arr1: ' , arr1) #change made in arr1 arr1[3] = 23 #displaying arr1 , arr , list after the change has been made print('lst: ' , lst) print('arr: ' , arr) print('arr1: ' , arr1) 

Ausgabe:

 List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] arr: [1 2 3 4 5 6 7 8 9] arr1: [1 2 3 4 5 6 7 8 9] lst: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] arr: [ 1 2 3 23 5 6 7 8 9] arr1: [ 1 2 3 23 5 6 7 8 9]